Быстрый рост популярности технологий углубленного анализа больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта объясняет живой интерес к продуктам и решениям одного из мировых лидеров в этих направлениях — компании SAS, проведшей в конце мая в Москве свой очередной SAS Forum. Судя по цифрам, приведенным генеральным директором представительства SAS в России и странах СНГ Валерием Панкратовым, в нашей стране по-прежнему основными потребителями подобных решений являются финансовые организации (694 зарегистрированных участника форума), предприятия розничной торговли (174) и страховые компании (143), а львиную долю выручки приносят проекты, связанные с клиентской аналитикой. Докладчик с гордостью заявил, что, несмотря на известные требования регулятора относительно импортозамещения, интерес к форуму проявили и государственные органы, однако, сколько их было, для слушателей так и осталось тайной.
Среди основных трендов развития своей компании Валерий Панкратов выделил рост спроса на аналитические облачные платформы и сервисы, расширение возможностей интеграции собственных продуктов с внешними опенсорсными и необходимость обучения современным технологиям не только data scientists, но и специалистов среднего звена. Первые два тренда реализуются в платформе нового поколения SAS Viya, впервые представленной на аналогичном форуме три года назад, но сегодня вступающей в пору зрелости. В ближайшие годы она придет на смену нынешней SAS 9.4. Все будущие версии аналитических продуктов SAS будут работать на новой платформе. Некоторые из них, такие как средства клиентской аналитики и решения для противодействия мошенничеству, уже поддерживают Viya.
Говоря о достоинствах Viya, докладчик упомянул механизм контейнеризации, позволяющий существенно ускорить развертывание решений и подключение новых пользователей, а также обеспечивающий динамическое масштабирование. Viya изначально готова к облачному развертыванию и лицензированию как услуги с оплатой только реально задействованных ИТ-ресурсов. С ней, наряду с продуктами SAS, через API могут взаимодействовать и любые опенсорсные программы.
Платформа Viya доступна сегодня в таких глобальных публичных облаках, как Microsoft Azure, Google и Oracle, но сейчас ведутся переговоры о ее размещении и в ЦОДах российских провайдеров. Валерий Панкратов не исключил возможность создания в нашей стране собственного облачного ЦОДа SAS, доступного заказчикам в гибридной конфигурации, когда чувствительная для них часть данных (скажем, персональных) размещается внутри контура корпоративной ИС.
Важной проблемой, возникшей в последние годы и имеющей самое непосредственное отношение к теме машинного обучения и ИИ, стал быстрый рост числа используемых моделей, большая часть которых не интерпретируема (своеобразный черный ящик). Качество таких моделей бывает разным (как и среди носителей естественного интеллекта встречаются субъекты умные и не очень), и, более того, успешная некогда модель со временем может утратить свою предсказательную силу. Иными словами, к множеству видов рисков добавляется еще и модельный риск — риск неполной адекватности применяемых моделей. Для управления им и процессами проверки качества моделей компания предлагает SAS Model Risk Management.
Тема ИИ столь горяча, что она была вынесена на пленарную панельную дискуссию «Роль человека в эпоху искусственного интеллекта». Директор управления развития компетенций по исследованию данных Сбербанка Андрей Черток отметил, что наряду с инструментами контроля качества моделей, здесь во весь рост встает вопрос об ответственности за решения, принимаемые ИИ. Руководитель департамента интегрированного управления рисками банка ВТБ Дмитрий Жабин указал на неоднозначность в данном контексте самого понятия ответственности: «Что мы должны выяснить: кто виноват или кого нужно наказать?». Директор по цифровым инновациям и ИТ компании «Лента» Сергей Коротков убежден, что ИИ должен использоваться не сам по себе, а как помощник в принятии решений, которые делает человек, и тогда проблема разделения ответственности теряет свою остроту. Его поддержала вице-президент банка ВТБ Елена Воробьева, сообщившая, что у них ИИ применяется в операционном блоке, и ответственность за решения, принимаемые с его участием, всегда несет человек — либо оператор, либо специалист из команды внедрения. Советник руководителя финансового блока «Интер РАО» Алексей Чугунов напомнил, что поскольку ошибки ИИ на промышленных предприятиях могут приводить не только к финансовым потерям, но и к технологическим катастрофам, контроль за ИИ со стороны человека там особенно важен. По мнению Сергея Короткова, в ритейле, где в отличие от финансовой сферы ИИ применятся по большей части не для риск-менеджмента, а для улучшения клиентского опыта, проблема ответственности не столь остра.
Как рассказал Андрей Черток, в Сбербанке трудится более 500 специалистов в области анализа данных, и 70% их работы с использованием ИИ связано с поддержкой принятия тех или иных решений. Остальные занимаются применением ИИ для распознавания образов и речи и интеграцией подобных функций в бизнес-процессы банка. Во всех случаях успех зависит не столько от технической экспертизы в отношении, скажем, машинного обучения, а от глубокого понимания предметной области. Он убежден, что компаниям нужно быть готовым к тому, что успех в деле использования ИИ не придет сразу. Здесь нужно проявлять терпение и осторожность. Например, в Сбербанке процедуры кредитного скоринга 30% клиентов осуществляются в ручном режиме, и делается это для того, чтобы постоянно контролировать корректность моделей, применяемых в автоматизированном скоринге.
